package com.atguigu.gmall.realtime.app.dwd;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONArray;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.atguigu.gmall.realtime.utils.MyKafkaUtil;
import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueState;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.util.Collector;
import org.apache.flink.util.OutputTag;

import java.text.SimpleDateFormat;

/**
 * Author: Felix
 * Date: 2022/4/1
 * Desc: 日志数据的分流
 * 需要启动的进程
 * zk、kafka、logger.sh(Nginx + 日志采集服务)、BaseLogApp
 * 执行步骤
 * 运行模拟生成日志数据的jar，模拟前端埋点产生日志数据
 * 将产生的数据发送给Nginx
 * Nginx不会对日志数据进行处理，只是做一个请求转发，将日志交给日志采集服务进行处理
 * 日志采集服务接收到日志后
 * 打印、落盘     通过第三方记录日志的插件 logback完成
 * 发送到kafka的ods_base_log主题中    通过Spring提供的对kafka支持的模板类  KafkaTemplate发送的
 * BaseLogApp从kafka的ods_base_log中读取数据
 */
public class BaseLogApp {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //TODO 1.基本环境准备
        //1.1 指定流处理环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //1.2 设置并行度
        env.setParallelism(4);

       /*
       //TODO 2.检查点相关的设置
        //2.1 开启检查点
        env.enableCheckpointing(5000L, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
        //2.2 设置检查点超时时间
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000L);
        //2.3 设置取消job，检查点是否保留
        env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);
        //2.4 设置两个检查点之间最小时间间隔
        env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(2000L);
        //2.5 设置重启策略
        //env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(3,3000L));
        env.setRestartStrategy(RestartStrategies.failureRateRestart(3, Time.days(30), Time.seconds(3)));
        //2.6 设置状态后端
        env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs://hadoop202:8020/gmall/ck"));
        //2.7 设置操作hadoop的用户
        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "atguigu");
        */

        //TODO 3.从kafka中读取数据
        //3.1 声明消费的主题以及消费者组
        String topic = "ods_base_log";
        String groupId = "base_log_group";
        //3.2 创建消费者对象
        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaSource = MyKafkaUtil.getKafkaSource(topic, groupId);
        //3.3 消费数据 封装为流
        DataStreamSource<String> kafkaStrDS = env.addSource(kafkaSource);

        //TODO 4.对读取的数据进行类型转换       jsonStr->jsonObj
        /*
        //匿名内部类
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = kafkaStrDS.map(
            new MapFunction<String, JSONObject>() {
                @Override
                public JSONObject map(String jsonStr) throws Exception {
                    return JSON.parseObject(jsonStr);
                }
            }
        );
        //lambda表达式
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = kafkaStrDS.map(
            jsonStr -> JSON.parseObject(jsonStr)
        );
        */
        //方法的默认调用
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = kafkaStrDS.map(JSON::parseObject);

        //jsonObjDS.print(">>>>>");

        //TODO 5. 修复新老访客标记 --- 状态编程
        //5.1 按照mid对日志数据进行分组
        KeyedStream<JSONObject, String> keyedDS = jsonObjDS.keyBy(jsonObj -> jsonObj.getJSONObject("common").getString("mid"));
        //5.2 对每组的数据进行状态的修复
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjWithIsnewDS = keyedDS.map(
            new RichMapFunction<JSONObject, JSONObject>() {
                //定义一个状态，里面存放当前设备的曾经访问日期
                //注意：不能在声明的时候，直接对状态进行初始化，因为类刚加载，还获取不到RuntimeContext
                private ValueState<String> lastVisitState ;
                private SimpleDateFormat sdf ;

                @Override
                public void open(Configuration parameters) throws Exception {
                    lastVisitState =
                        getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<String>("lastVisitState",String.class));
                    sdf = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd");
                }

                @Override
                public JSONObject map(JSONObject jsonObj) throws Exception {
                    //获取新老访客标记
                    String isNew = jsonObj.getJSONObject("common").getString("is_new");
                    //如果新老访客的标记是1的话，有可能访问标记丢失，需要进行修复
                    if ("1".equals(isNew)) {
                        //从状态中获取上次访问日期
                        String lastVisitDate = lastVisitState.value();
                        //获取当前访问日期
                        String curVisitDate = sdf.format(jsonObj.getLong("ts"));

                        //判断是否曾经访问过
                        if(lastVisitDate != null && lastVisitDate.length() > 0){
                            if(!lastVisitDate.equals(curVisitDate)){
                                //曾经访问过   需要对新老访客标记进行修复
                                isNew = "0";
                                jsonObj.getJSONObject("common").put("is_new",isNew);
                            }
                        }else{
                            //以前没有访问过  当前这次是第一次访问，应该经当前日期放到状态中
                            lastVisitState.update(curVisitDate);
                        }
                    }
                    return jsonObj;
                }
            });

        //TODO 6.分流---侧输出流      启动日志---启动侧输出流中      曝光日志---曝光侧输出流中      页面日志---主流
        //6.1 定义侧输出流标签
        OutputTag<String> startTag = new OutputTag<String>("startTag"){};
        OutputTag<String> displayTag = new OutputTag<String>("displayTag"){};

        //6.2 分流
        SingleOutputStreamOperator<String> pageDS = jsonObjWithIsnewDS.process(
            new ProcessFunction<JSONObject, String>() {
                @Override
                public void processElement(JSONObject jsonObj, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
                    JSONObject startJsonObj = jsonObj.getJSONObject("start");
                    //判断是否为启动日志
                    if (startJsonObj != null && startJsonObj.size() > 0) {
                        //启动日志   --- 放到启动侧输出流中
                        ctx.output(startTag, jsonObj.toJSONString());
                    }else{
                        //如果不是启动日志      其它的都属于页面日志----放到主流中
                        out.collect(jsonObj.toJSONString());

                        //判断当前页面中是否存在曝光行为
                        JSONArray displayArr = jsonObj.getJSONArray("displays");
                        if(displayArr != null && displayArr.size() > 0){
                            //有曝光行为   将曝光日志写到曝光侧输出流中
                            String pageId = jsonObj.getJSONObject("page").getString("page_id");
                            Long ts = jsonObj.getLong("ts");
                            for (int i = 0; i < displayArr.size(); i++) {
                                JSONObject displayJsonObj = displayArr.getJSONObject(i);
                                displayJsonObj.put("page_id",pageId);
                                displayJsonObj.put("ts",ts);
                                ctx.output(displayTag,displayJsonObj.toJSONString());
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        );

        //6.3 获取不同的流并输出测试
        DataStream<String> startDS = pageDS.getSideOutput(startTag);
        DataStream<String> displayDS = pageDS.getSideOutput(displayTag);
        pageDS.print(">>>>");
        startDS.print("###");
        displayDS.print("&&&&");

        //TODO 7.将不同流的数据发送到kafka的不同主题中
        pageDS.addSink(MyKafkaUtil.getKafkaSink("dwd_page_log"));
        startDS.addSink(MyKafkaUtil.getKafkaSink("dwd_start_log"));
        displayDS.addSink(MyKafkaUtil.getKafkaSink("dwd_display_log"));

        env.execute();
    }
}
